AI教母和她的学生创业，机构排队送钱？

问：最近资本最喜欢的女人是谁？

答案是AI教母李飞飞。

很多人对李飞飞的评价带着一种逆袭人生的色彩：曾经的洗衣妹，去年身价涨了300亿。

因为由她创办的AI公司World Labs，2月份完成最新一笔10亿美元（约合人民币70亿元）融资。

要知道，李飞飞的公司成立才仅仅16个月，估值已冲上50亿美元，背后还集结了英伟达和AMD两家超级巨头。有人保守估计，作为核心创始人，李飞飞的身价也水涨船高，至少10亿美元以上。

资本向来爱屋及乌。不光是李飞飞自己创办的公司被资本盯上，她的一群学生，也一个接一个地官宣融资，金额一个比一个大。

不久前，成立仅一年多的灵初智能宣布完成天使轮及Pre-A轮共计20亿元融资。别的公司天使轮、Pre-A轮一般融几百万，上千万都算多的，它直接融了20个亿啊！

灵初智能的联合创始人陈源培，2001年出生，曾就读于北京大学、斯坦福大学，师从李飞飞。据说他当时还放弃了华为的“天才少年”计划，选择自主创业。

如今灵初智能主攻机器人灵巧手，致力于攻克具身智能的灵巧操作难题，他的机器人已经学会了打麻将、提袋子、补货。

再看李飞飞的“大弟子”卢策吾，他创办的穹彻智能，今年2月也完成了数亿元融资。

卢策吾博士后就读于斯坦福大学人工智能实验室，李飞飞曾经还在推荐信中表示，很少有同龄人能达到卢策吾这个学术水平。现在，卢策吾还是上海交大人工智能学院副院长。

还有Pika的创始人郭文景，当年被称为大模型领域的天才少女。2024年Pika估值已达30亿，而郭文景在辍学创业之前，正是李飞飞的博士生。

今年3月，英伟达成立了一个与人工智能机器人相关的研究部门，主持的是两位90后，范麟熙和朱玉可。

他们也有一个共同的身份：李飞飞的学生。

资本的逻辑其实不难理解。在技术范式快速更迭、商业化路径尚不清晰的早期赛道，判断项目价值最直接的依据，往往回归到团队的学术背景与科研能力。

而李飞飞作为计算机视觉领域的奠基者之一，长期主导的ImageNet、斯坦福视觉实验室，本身就是行业的一座高峰。

但很多人不知道的是，这座高峰，是从一间干洗店里长出来的。

上世纪90年代，16岁的李飞飞随父母漂洋过海来到美国。语言不通，积蓄微薄，一家人为了生存开了一家干洗店。

李飞飞的青春是在隆隆作响的洗衣机边度过的，她得放学后钻进店里，帮客人一件件熨烫衬衫，收工后趴在柜台前写作业。那是她离“洗衣妹”这个标签最近的时刻。

后来，因为母亲身体原因，这间干洗店被无奈出售，一家人失去了唯一的收入来源。但正是这段在夹缝中求生的经历，让李飞飞比谁都清楚：想要改变命运，只能靠自己。

还有一个插曲，李飞飞当年做AI视觉标注的时候，AI研究已经停滞很多年，所有人都在死磕算法。李飞飞觉得不对，就像教孩子认东西，光讲理论没用，得让他看足够多的图片。

她当年带着几个本科生，想做一个数据集，却被泼了冷水：算法才是C位，谁关心数据？AI研究遇冷，做视觉更是没人看好。每天都有同行劝她：“飞飞，换个方向吧，这条路走不通。”

2007年，在几位支持者的帮助下，李飞飞的ImageNet数据集正式启动，她准备做22000个类别，每类1000张图，总共2200万张。但找图、标注的工作量太大，得干十几年。她甚至想过去洗车，一边赚钱一边养项目。

幸运的是她遇到了一种“众包”模式，最多时有167个国家的4.8万人参与她的开发，开发时间从十几年缩短到两年。

2009年初，李飞飞和团队搬到斯坦福。那年6月，ImageNet正式问世——1500万张图片，22000个类别，全部手工标注、三重验证。人工智能史上最大的人工编辑数据集，就这样做出来了。

后来她想到办比赛，号召全球的AI算法从业者，用ImageNet训练模型，比一比谁的效果厉害。

直到2012年8月，是杰弗里·辛顿教授的神经网络算法团队在比赛中出现了，他的准确率更高。冷知识，这个辛顿教授，因为坚守人工神经网络的研究方法，熬过人工智能寒冬，最终在2024年获得诺贝尔物理学奖。

辛顿教授（右）

神经网络这条路一直没走通，是因为缺两样东西——算力和数据。而李飞飞刚好在做的，就是给它喂数据。辛顿的算法、加上老黄做的英伟达GPU、再加上ImageNet，三个缺一不可的东西，在那一刻碰到了一起。

后来人脸识别的准确率超越人类，AI革命被彻底点燃，李飞飞那套“用大数据训练神经网络”的思路，从图像扩展到语音、文字、视频，被整个行业追着跑。

从普林斯顿到加州理工，从斯坦福教授到ImageNet的缔造者，她用二十多年时间，把那个在洗衣店里埋头读书的女孩，活成了今天AI世界里绕不开的名字。

所以，当资本排着队给她和她的学生送钱时，背后其实藏着一个朴素的逻辑：一个人吃过多少苦，走过多少路，带出过多少人，最终都会变成她身上最硬的背书。

对于投资人而言，李飞飞就是这些学生身后最大的确定性，这才是真正的“最强师门”啊。

Labs

作者丨冰河

编辑丨墨墨

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